Pakeitimai

              
    

          
          
        
        

            
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Dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT), Dieldrin, Endosulfan, Endrin, 
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Dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT), Dieldrin, Endosulfan, Endrin, 
            
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Gamma-hexachlorocyclohexane (\u03b3-HCH), Heptachlor, 
16
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17
Hexabromobiphenyl (HBB), Hexabromocyclododecane (HBCD), 
17
Hexabromobiphenyl (HBB), Hexabromocyclododecane (HBCD), 
            
18
Hexachlorobenzene (HCB), Mirex, Pentachlorobenzene (PeCBz), 
18
Hexachlorobenzene (HCB), Mirex, Pentachlorobenzene (PeCBz), 
            
19
Perfluorooctane sulfonic acid (PFOS), Polybromodiphenyl ethers (PBDE), 
19
Perfluorooctane sulfonic acid (PFOS), Polybromodiphenyl ethers (PBDE), 
            
20
Polychlorinated biphenyls (dl-PCB) \u2013 coplanar, Polychlorinated 
20
Polychlorinated biphenyls (dl-PCB) \u2013 coplanar, Polychlorinated 
            
21
biphenyls (PCB) \u2013 indicator, Polychlorinated 
21
biphenyls (PCB) \u2013 indicator, Polychlorinated 
            
22
dibenzodioxins/dibenzofurans (PCDD/F), Toxaphene, Polychlorinated 
22
dibenzodioxins/dibenzofurans (PCDD/F), Toxaphene, Polychlorinated 
            
23
dibenzofurans (PCDF), Polychlorinated dibenzodioxins (PCDD)"
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28
Egypt, Sudan, Djibouti, Mali, Senegal, Mauritius, Ghana, Africa, 
28
Egypt, Sudan, Djibouti, Mali, Senegal, Mauritius, Ghana, Africa, 
            
29
C\u00f4te d'Ivoire, Togo, Democratic Republic of the Congo, Kenya, 
29
C\u00f4te d'Ivoire, Togo, Democratic Republic of the Congo, Kenya, 
            
30
Niger, Ethiopia, Nigeria, Malawi"
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concentrations in ambient air, human tissue - breast milk and surface 
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concentrations in ambient air, human tissue - breast milk and surface 
            
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water; for water-soluble fluorinated POPs only (perfluorooctane 
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water; for water-soluble fluorinated POPs only (perfluorooctane 
            
62
sulfonic acid, its salts and perfluorooctane sulfonyl 
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sulfonic acid, its salts and perfluorooctane sulfonyl 
            
63
fluoride).\r\n\r\nThe second global data collection that can be seen 
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fluoride).\r\n\r\nThe second global data collection that can be seen 
            
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in this dataset was held during 2013\u20132014 and it contained 
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information on 23 POPs listed in the Stockholm Convention when the 
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information on 23 POPs listed in the Stockholm Convention when the 
            
66
second global data collection took place. The data were sampled 
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second global data collection took place. The data were sampled 
            
67
between 2008 and 2014, however also older data were 
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between 2008 and 2014, however also older data were 
            
68
reported.\r\n\r\nThe Africa Region is characterized by six different 
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reported.\r\n\r\nThe Africa Region is characterized by six different 
            
69
climatic zones that have influence on the movement and distribution of 
69
climatic zones that have influence on the movement and distribution of 
            
70
POPs. In addition, except for large deserts in Northern and Southern 
70
POPs. In addition, except for large deserts in Northern and Southern 
            
71
Africa, the regions face challenges associated with hot and humid 
71
Africa, the regions face challenges associated with hot and humid 
            
72
climatic conditions that promote growth of a myriad of pests and 
72
climatic conditions that promote growth of a myriad of pests and 
            
73
disease vectors. POPs have therefore been used in many sectors 
73
disease vectors. POPs have therefore been used in many sectors 
            
74
including agriculture, industry and public health to control pests and 
74
including agriculture, industry and public health to control pests and 
            
75
diseases.\r\n\r\nThe region collaborated with the following programmes 
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diseases.\r\n\r\nThe region collaborated with the following programmes 
            
76
and strategic partners to obtain data on core media:\r\n\u2022 the 
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and strategic partners to obtain data on core media:\r\n\u2022 the 
            
77
MONET-Africa project coordinated by the Centre of Excellence in 
77
MONET-Africa project coordinated by the Centre of Excellence in 
            
78
Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Brno, Czech Republic 
78
Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Brno, Czech Republic 
            
79
(RECETOX),\r\n\u2022 the Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) 
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(RECETOX),\r\n\u2022 the Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) 
            
80
programme coordinated by Environment Canada,\r\n\u2022 the World 
80
programme coordinated by Environment Canada,\r\n\u2022 the World 
            
81
Health Organization (WHO) \u2013 Milk survey\r\n\r\nThe POPs Global 
81
Health Organization (WHO) \u2013 Milk survey\r\n\r\nThe POPs Global 
            
82
Monitoring Plan Data Warehouse (GMP DWH) has been developed by the 
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Monitoring Plan Data Warehouse (GMP DWH) has been developed by the 
            
83
Stockholm Convention Regional Centre in the Czech Republic through the 
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Stockholm Convention Regional Centre in the Czech Republic through the 
            
84
Research Centre for Toxic Compounds in the Environment, Brno, Czech 
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Research Centre for Toxic Compounds in the Environment, Brno, Czech 
            
85
Republic (RECETOX) and the Institute of Biostatistics and Analyses, 
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Republic (RECETOX) and the Institute of Biostatistics and Analyses, 
            
86
Masaryk University, Brno, Czech Republic, under the guidance of the 
86
Masaryk University, Brno, Czech Republic, under the guidance of the 
            
87
GMP Global Coordination Group, and based on Chapter 6 of the Guidance 
87
GMP Global Coordination Group, and based on Chapter 6 of the Guidance 
            
88
on the Global Monitoring Plan for Persistent Organic Pollutants 
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on the Global Monitoring Plan for Persistent Organic Pollutants 
            
89
relevant to data handling (UNEP/POPS/COP.6/INF/31).\r\nThe GMP Data 
89
relevant to data handling (UNEP/POPS/COP.6/INF/31).\r\nThe GMP Data 
            
90
Warehouse (DWH) is designed to work with data from a wide range of 
90
Warehouse (DWH) is designed to work with data from a wide range of 
            
91
heterogeneous sources, such as national monitoring programmes or large 
91
heterogeneous sources, such as national monitoring programmes or large 
            
92
international monitoring networks.\r\n\r\nThe data reporting model 
92
international monitoring networks.\r\n\r\nThe data reporting model 
            
93
involves compiling and archiving primary GMP data within a 
93
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94
\u201cregional data repository\u201d in the GMP DWH. In addition, the 
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\u201cregional data repository\u201d in the GMP DWH. In addition, the 
            
95
GMP DWH compiles and archives aggregated data, including supplementary 
95
GMP DWH compiles and archives aggregated data, including supplementary 
            
96
data, in cases where no primary data is made available.\r\n\r\nOnly 
96
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reliably reported concentration values can be accepted for any spatial 
97
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98
or temporal comparison. Therefore, a multilevel evaluation procedure 
98
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99
based on the annually aggregated concentration values is proposed in 
99
based on the annually aggregated concentration values is proposed in 
            
100
order to maintain a high predictive value of the GMP records while 
100
order to maintain a high predictive value of the GMP records while 
            
101
avoiding bias in the concentration values.\r\nCompatible data records 
101
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102
stored in the GMP DWH are considered by members of the respective 
102
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103
regional organization group and validated for further use in the 
103
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104
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supporting the implementation of the Stockholm Convention on 
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112
Persistent Organic Pollutants, especially the effectiveness evaluation 
112
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113
by providing comparable, harmonised and reliable information on 
113
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114
persistent organic pollutants levels globally in core environmental 
114
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